目录：
一、项目背景介绍
二、数据源
三、分析流程
四、分析框架
五、知识点总结
一、项目背景介绍：
某服装经销商经营多个女装品牌，每个品牌设有线下店铺。该公司老板及销售总监需在每日营业结束后查看当日销售数据。以往主要由业务员手动整理每天的销售数据，再交给销售总监助理整理成Excel表格形式回报，为了提高每日销售数据汇报的效率，现公司老板希望开发一套适用于该企业的商业智能报表。希望通过报表了解每日经营动态，并根据数据表现督促业务人员提升工作效率。（脱敏数据：2020年1月—2020年12月）
二、数据源
报告用到的4个表格
retail : 零售表（一个订单下有1个或多个商品，数量为一个订单下所有的商品数，包 含连带商品；零售金额为订单原价，成交金额为订单支付总额）
attrib : 属性表（属性名称中包含品牌名称）
store: 店铺表
store_dtarget : 店铺日目标
三、分析流程
1. 探索业务背景：服装经销商经营代理多个品牌服装，为每个品牌设立线下品牌店铺， 为每家店铺每一天设立店铺日目标。消费者进入线下店铺，经销售员推荐商品或自助挑 选，选到心仪的服装，试穿合适后，了解服装价格和优惠活动，合适则购买，付款后系统生成 订单信息并对应销售人员（可能是多个销售人员或无销售人员），客户若是VIP则输入 VIP号享受优惠记录购买行为，若不满意则直接离开
2. 探索业务行为
四、分析框架
零售行业的销售情况分析可以按照人、货、场的框架，分别从整体销售情况（时间维度）、
商圈角度、店铺角度、品牌角度、消费人群角度，分析各指标的的环比及变化趋势。
报表需要针对汇报对象调整侧重点，向上级汇报，主要关注销售额、销量和目标达成率
适当加入维度；向业务部门提供数据时，可以细分维度，给运营提供更多角度的信息
五、知识点总结
1 . Power query 转换数据，合并查询
2.切片器需要用到连续日期的表CALENDAR 日历表函数、参数表（指标参数筛选）
3.多维数据表连接，两个或以上事实表共享一个或多个维度表（星座模型）
4. DAX表达式应用，SUM、CALCULATE、DATEADD、DISTINCTCOUNTNOBLANK、 COUNTBLANK、DIVIDE
5. 图表中卡片图以树状形式呈现各指标之间的逻辑关系，数据条突出显示环比变化；折线图显示近两周指标变化趋势，日期筛选器（需要注意的是日期筛选器选择最近两周的时间），“指标选择”筛选器用于筛选指标值；透视表呈现各店铺目标达成情况，分解树多维度逐层下钻分解指标
由于实体店铺一般都具有自然周期性，这里以“周”作为环比对应指标，根据图表显示DIAMOND 万达店铺在2020年12月31号的销售情况相比上周，销售额有所增长，而消费人数却下降了，主要是会员的消费人数下降了，新客户增加了5个，人均消费也随之增长，那销售人员是否能将新客户转化成我们的会员，这是我们需要关注的点；这里销售额的增长主要是人均消费的增长，那人均消费呢又受销量和件单价的影响，而件单价是环比下降了，这里连带率是增长了的，所以主要是因为客户进店一次来买了更多的商品，那就说明这一天销售人员的销售能力是有所提升的，抓住了这次客户进店的机会，把更多的商品销售给了客户；那会员人数的减少也会影响到订单量的减少，所以这时候我们可以考虑将店铺活动以及新款上市，及时触达给我们的会员，促进其进店消费。
